paddlepaddle 12 paddle框架下的各种loss，从回归到分类、语义分割、目标检测

最新推荐文章于 2024-07-10 21:30:00 发布
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分类专栏： paddlepaddle 文章标签： paddlepaddle paddle 回归
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本文详细梳理了PaddlePaddle框架及其子项目PaddleSeg、PaddleClas和PaddleDetection中的各种损失函数，包括回归、分类、语义分割和目标检测任务的loss实现。虽然PaddleAPI中默认的loss接口有限，但通过深入这些项目，可以找到并应用丰富的loss功能。特别指出，OHEM loss可在PaddleSeg项目中找到。

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因为paddle官网api下的loss接口有限，本来本篇是想效仿pytorch框架实现OHEM loss的，后来通过对paddlepaddle组织下的PaddleSeg，PaddleClas，PaddleDetection等项目的挖掘，发现这些子项目内实现了各种我们所能想象到的loss，只是没有集成到paddle框架中。虽然如此，但是我们只需要找到相应的loss实现的文件，就能在自己的项目中使用各种loss了。为此，整理一番，方便下次构建项目时快速的找到目标loss的实现。注：OHEM loss在PaddleSeg项目下，后续将不会补充对任何loss的实现，静等官方个组织的实现。

1、paddle框架下默认的loss

API名称

API功能

paddle.nn.functional.binary_cross
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